쵸코쿠키의 연습장

기술이 빠르게 발전하면서 그에 따른 사이버 위협도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 사이버 범죄는 이제 큰 비즈니스가 되었고, 해커들은 점점 더 정교한 방법으로 시스템에 침입하여 데이터를 탈취하고 있습니다. 이러한 악의적인 행위를 막기 위해 인공지능(AI)이 해답이 될 수 있습니다. AI는 실시간으로 새로운 위협을 식별하고, 머신 러닝 알고리즘과 예측 분석을 사용하여 미래의 공격을 예견할 수 있습니다.  인공지능의 역할네트워크 가시성 및 이상 탐지AI 기반 사이버 보안 시스템은 네트워크와 사용자 활동을 지속적으로 모니터링하여 일반적인 행동의 기준을 만듭니다. 그런 다음, 공격의 징후가 될 수 있는 이상 현상을 탐지합니다. 예를 들어, 사용자가 갑자기 비정상적으로 큰 데이터를 다운로드하거나 예상치 못한 위..

PaLM 2 소개자연어 처리는 AI의 언어 이해 및 생성 능력을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이러한 획기적인 발전 중에서, Pathways Language Model 2 (PaLM 2)는 언어 이해와 문맥 기반 처리의 경계를 넓히는 놀라운 성과로 주목받고 있습니다. 이 완벽 가이드에서는 PaLM 2의 아키텍처, 기능, 그리고 뛰어난 언어 이해를 달성하기 위한 혁신적인 경로를 탐구합니다. PaLM의 기초 위에 구축된 이 두 번째 버전은 자연어 이해를 혁신하는 새로운 전략을 도입합니다.    PaLM 2의 작동 원리PaLM 2의 작동 원리를 이해하기 위해서는 기본 기술과 구성 요소를 자세히 살펴보아야 합니다. 다음은 PaLM 2의 작동 단계를 설명한 것입니다: 1단계: 데이터 수집 및 전처리초기 단계에서 Pa..

인공지능과의 소통의 미래: ChatGPT의 자연어 입력자연어 처리의 발전최근 몇 년간, OpenAI의 ChatGPT가 우리의 상상력을 깊이 사로잡았습니다. 인간처럼 이해하고 텍스트를 생성하는 능력을 갖춘 ChatGPT는 기술과의 상호작용 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 이 블로그에서는 ChatGPT의 매력적인 세계를 탐구하고, 자연어 입력 기능이 인간과 AI 간의 상호작용의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 알아보겠습니다.  자연어 처리의 부상자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 ChatGPT의 능력의 핵심입니다. NLP는 인간의 의사소통과 컴퓨터의 이해 사이의 간극을 메우기 위한 AI의 한 분야입니다. ChatGPT와 같은 NLP 알고리즘은 기계가 인간 언어를 해석하..

최근 OpenAI의 ChatGPT는 우리의 상상을 사로잡는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다. ChatGPT는 사람처럼 이해하고 텍스트를 생성할 수 있는 놀라운 능력으로 기술과의 상호작용 방식을 혁신했습니다. 이번 블로그에서는 ChatGPT의 자연어 입력 기능이 어떻게 인간-AI 상호작용의 미래를 형성하고 있는지에 대해 깊이 탐구해 보겠습니다.    자연어 처리의 발전자연어 처리(NLP)는 ChatGPT의 능력의 핵심입니다. NLP는 인간의 의사소통과 컴퓨터의 이해 사이의 간격을 좁히는 것을 목표로 하는 AI 분야입니다. ChatGPT와 같은 NLP 알고리즘은 기계가 인간 언어를 해석하고 생성할 수 있도록 하여 인간과 컴퓨터 간의 원활한 의사소통의 문을 열어줍니다. 자연어 입력의 힘 이해하기ChatGPT..

최근 생성 AI 기술이 뜨거운 관심을 받고 있습니다. ChatGPT와 Bard와 같은 모델들이 주목받고 있는 가운데, 많은 기업들이 생성 AI의 활용 사례를 이해하려고 노력하고 있습니다. 하지만 생성 AI는 새로운 개념이 아닙니다. 생성 모델링, 즉 생성 AI는 지난 10년 이상 동안 배후에서 급격히 발전해 왔으며, 그 발전을 이끈 세 가지 주요 요인이 있습니다: 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리의 개발, 신경망 아키텍처와 훈련 방법의 혁신, 그리고 그래픽 처리 장치(GPU)와 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 하드웨어의 개선입니다.이 글에서는 생성 모델이 무엇인지, 현재의 위치에 도달하게 된 과정, 그리고 어떻게 사용되어야 하는지 설명하고, 그 한계점도 살펴보겠습니다.    생성 모델이란 무엇이며, 어디에..

인공지능(AI)에 깊이 빠져 있으며, AI와 함께한 여정을 통해 얻은 통찰력과 지식을 여러분과 공유하고자 합니다. 오늘은 특히 생성형 AI에 대해 이야기해 보려고 합니다. 생성형 AI는 현재 가장 뜨거운 주제 중 하나로, 그 발전 속도와 적용 범위는 가히 혁신적이라 할 수 있습니다. 이 글을 통해 생성형 AI의 모든 것을 탐구하고, 이를 어떻게 활용할 수 있을지에 대해 자세히 알아보겠습니다. 그럼 시작해볼까요?    생성형 AI란 무엇인가?인공지능과 머신러닝인공지능은 기계가 인간처럼 감지하고, 추론하며, 행동하고, 적응할 수 있도록 하는 개념입니다. 머신러닝(ML)은 이러한 인공지능의 응용 중 하나로, 기계가 데이터를 통해 지식을 추출하고 자율적으로 학습할 수 있게 합니다. 이는 다양한 산업 분야에서 혁..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야는 지속적으로 발전하며 새로운 기회를 창출하고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 최근 몇 년 동안 급격한 성장을 이루며 많은 주목을 받고 있습니다. 이 블로그에서는 LLM의 기초 개념부터 실제 활용 사례, 그리고 이를 성공적으로 도입하고 운영하기 위한 전략에 대해 자세히 알아보겠습니다.    LLM이란 무엇인가?대규모 언어 모델(LLM, Large Language Models)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트 기반 응답을 생성할 수 있는 모델입니다. 대표적인 예로 GPT(Generative Pre-trained Transformer)와 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Tran..

오늘날의 기술 발전은 인공지능(AI)과 데이터 통합 및 매핑의 융합으로 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. AI 데이터 통합과 콘텐츠 기반 AI 매핑은 단순한 혁신을 넘어서 데이터 중심의 미래를 향한 나침반 역할을 하고 있습니다. 이 글에서는 AI 데이터 통합과 콘텐츠 기반 매핑이 어떻게 기업들이 데이터 중심의 내일을 구축하는 데 도움을 주는지 살펴보겠습니다.    AI 데이터 통합: 데이터 조화의 양자 도약전통적인 데이터 통합은 종종 수작업으로 인해 시간과 비용이 많이 드는 작업입니다. 그러나 AI의 도입으로 데이터 통합은 이러한 제한을 초월하여 민첩성과 정확성의 시대를 열었습니다. AI 기반 데이터 통합은 기업들이 고객과 거래하고 가치를 제공하는 방식을 혁신적으로 변화시키는 복잡한 기술적 요소를 사용..

디지털 혁신이 가속화됨에 따라 글로벌 시장의 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. 이러한 시장 경쟁과 역동적인 고객 요구에 대응하기 위해 조직들은 최적의 효율적인 제품 개발을 위한 소프트웨어 개발 프로세스와 방법론을 지속적으로 개선하고 있습니다. 특히 유연성과 적응성을 강조하는 애자일 방법론이 주목받고 있습니다. 그러나 애자일 방법론이 AI 주도 디지털 전략과 결합될 때, 조직은 제품 개발의 새로운 차원을 열 수 있습니다. 이 글에서는 AI 주도 디지털 전략과 애자일 소프트웨어 개발 방법론의 교차점을 탐구하여 제품 개발 생명 주기 개선을 강조하고자 합니다.    디지털화가 혁신을 가속화하고 있으며, 이는 글로벌 시장의 경쟁력을 더욱 높이고 있습니다. 이에 따라 조직들은 시장 경쟁력과 변화하는 고객 요구에 부..

최근 생성 AI의 폭발적인 성장은 머신 러닝 모델의 가능성을 한 차원 높였습니다. DALL-E 2, GPT-3, Codex와 같은 시스템은 예술 창작, 대화 유지, 소프트웨어 작성 등 인간의 고유 기술을 모방할 수 있는 미래를 예고하고 있습니다. 그러나 이러한 혁신적인 대형 언어 모델(LLM)을 효과적으로 배포하고 관리하는 것은 조직에게 커다란 도전 과제가 됩니다. 이 글에서는 소프트웨어 엔지니어들이 생성 AI를 원활하게 통합하기 위해 MLOps 최적의 실천 방법을 활용하는 연구 기반 솔루션 전술을 제시합니다. 본문에서는 LLM을 최적화된 효율성으로 배포하고, 생산 중에 모니터링하며, 성능을 지속적으로 개선하기 위해 업데이트하고, 다양한 제품과 응용 프로그램에서 조화롭게 작동하도록 하는 방법을 자세히 설..

현대의 웹 애플리케이션에서는 빠르고 정확한 검색 기능이 필수적입니다. 특히 이미지와 텍스트의 유사성을 기반으로 한 검색 기능은 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 DataStax Astra DB와 벡터 검색을 활용하여 NodeJS 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개하고자 합니다. Astra DB는 높은 성능과 확장성을 자랑하는 데이터베이스로, 스타게이트-몽구스와 JSON API를 통해 쉽게 데이터를 처리할 수 있습니다. 벡터 검색은 AI 모델을 활용하여 텍스트와 이미지의 유사성을 분석해 가장 관련성이 높은 결과를 찾아주는 기능입니다.이번 프로젝트에서는 OpenAI의 텍스트 임베딩 API와 Google MediaPipe를 사용하여 텍스트와 이미지의 임베딩 벡터를 생성하고, 이를 기반으로..

데이터는 현대 사회에서 가장 중요한 자산 중 하나로 자리 잡고 있습니다. 모든 클릭과 트랜잭션은 데이터를 생성하며, 이 데이터를 효과적으로 활용하면 성공으로 가는 길을 밝힐 수 있습니다. 하지만 데이터의 양과 복잡성이 날로 증가함에 따라, 이를 분석하고 실질적인 통찰력을 추출하는 일은 점점 더 도전적인 과제가 되고 있습니다. 기존의 데이터 분석 방법만으로는 현대의 대규모 데이터셋을 효과적으로 처리하기 어려운 상황이며, 이러한 문제를 해결할 새로운 기술이 필요한 시점입니다.이러한 문제의 해결사로 등장한 것이 바로 생성적 인공지능, 즉 생성적 AI입니다. 생성적 AI는 데이터 분석 방식을 혁신적으로 변화시키며, 조직들이 데이터의 숨겨진 잠재력을 발굴할 수 있게 돕고 있습니다. 이 기술은 강력한 학습 능력을 ..

서론데이터는 현대 비즈니스의 심장부로, 올바른 의사결정을 이끌고 혁신을 촉진하는 데 필수적입니다. 그러나 데이터의 양과 복잡성이 급격히 증가함에 따라, 기업과 기관들은 데이터로부터 실질적인 통찰력을 도출하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 도전을 극복하기 위해, 생성적 인공지능(AI)이 데이터 분석의 새로운 지평을 열고 있습니다. 이 글에서는 생성적 AI가 데이터 분석을 어떻게 혁신하고 있는지, 그리고 이것이 기업들이 어떻게 데이터를 기반으로 한 의사결정을 강화할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다. 생성적 AI의 등장은 단순히 데이터를 분석하는 새로운 방법을 제공하는 것이 아니라, 전례 없는 속도와 정확성으로 의사결정 과정을 변화시키고 있습니다. 그렇다면, 생성적 AI는 구체적으로 어떤 문제를 해결하고..

서론:AI가 글쓰기의 판도를 바꾸고 있습니다. 특히, ChatGPT와 같은 텍스트 생성 도구는 컨텐츠 크리에이터에게 새로운 기회를 제공합니다. 개발자와 기술 전문가들이 특히 이 도구를 통해 블로그 글을 더 빠르고 효과적으로 작성할 수 있게 되었습니다. 그러나 AI를 효과적으로 활용하여 독자들에게 가치를 제공하는 것은 새로운 과제입니다. 이 블로그 포스트에서는 ChatGPT를 활용해 고퀄리티 테크 블로그 콘텐츠를 작성하는 방법에 대해 알아봅니다. 성공적인 SEO 전략을 위한 방법부터, 독자 참여를 높이는 글쓰기 팁까지 다루어봅니다.    본론:주제 선정: 성공적인 블로그 콘텐츠를 작성하기 위해서는 우선적으로 주제를 잘 선택해야 합니다. 예를 들어, 'ChatGPT를 활용한 테크 블로그 작성 방법'이라는 주..

대규모 언어 모델(Large Language Models, 이하 LLM)은 기술을 활용하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다. 하지만 이러한 모델들이 보유한 높은 지능과 복잡성은 새로운 종류의 보안 위협을 도입하는 원인이 되기도 합니다. 특히, "프롬프트 주입(Prompt Injection)"이라는 새로운 보안 이슈가 대두되고 있어, 이에 대한 이해와 대응이 시급한 상황입니다. 이 글에서는 LLM의 훈련 방법과 프롬프트 공학의 기초를 소개하며, 프롬프트 주입이 어떠한 문제를 일으킬 수 있는지에 대해 설명하고자 합니다.LLM은 웹에서 수집한 방대한 데이터를 통해 비지도 학습을 거쳐 다양한 언어적 패턴과 지식을 습득합니다. 이 과정에서 모델은 수십 억 개의 매개 변수를 조정하며 문장에서 다음 단어를 예측..

빠르게 변화하는 디지털 시대에 기업들은 소프트웨어 개발과 테스트 과정을 간소화하고 효율을 높이는 새로운 방법을 지속적으로 모색하고 있습니다. 이러한 맥락에서 AI 기반 테스트 자동화 도구의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. AI 기술은 테스트 자동화의 복잡성을 줄이고, 정확도를 향상시키며, 시간을 절약하는 등 여러 면에서 혁신을 가져오고 있습니다. 본 글에서는 테스트 자동화를 위한 최고의 AI 기반 도구들을 소개하고, 각 도구의 장단점을 심도 있게 분석하여, 여러분이 각자의 요구에 가장 적합한 도구를 선택할 수 있도록 돕고자 합니다. AI 기술의 최신 동향과 함께, 실제 사용자와 전문가들의 평가를 바탕으로 이러한 도구들의 성능을 평가해 보겠습니다.    본론에서는 AI 기반 테스트 자동화 도구 중 상..

대규모 언어 모델의 혁신적인 세계로의 초대현대 기술의 발전은 인공지능(AI)이 일상생활의 많은 부분에서 중요한 역할을 하게 만들었습니다. 특히, 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 우리가 언어를 사용하고 이해하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화의 최전선에는 '오픈 소스'라는 개념이 자리잡고 있으며, 이는 기술의 발전뿐만 아니라, 방대한 지식의 공유와 협업을 가능하게 합니다.오픈 소스 LLM은 단순히 기술적인 도구를 넘어서, 전 세계 개발자들과 연구자들이 함께 협력하여 더욱 스마트하고 접근 가능한 AI를 만들어가는 과정입니다. 이러한 모델들은 언어의 이해와 생성을 위한 복잡한 알고리즘을 개발하는 데 있어 핵심적인 역할을 하며, 다양한 어플리케이션에..

인공지능(AI) 기술의 발전은 다양한 산업에 혁신을 가져다주었고, 그 중에서도 프로그래밍과 코딩 분야에서의 변화는 특히 눈에 띕니다. 현재 개발자들은 AI 도구를 활용하여 보다 빠르고 정확한 코드 작성이 가능해졌으며, 이로 인해 프로젝트의 효율성을 크게 향상시킬 수 있게 되었습니다. 본 글에서는 프로그래머와 개발자들이 일상적인 코딩 작업에서 경험할 수 있는 문제들을 해결하고 생산성을 극대화할 수 있는 다섯 가지 무료 AI 도구를 소개하고자 합니다. 이러한 도구들은 코드의 오류를 줄이고, 개발 과정을 가속화함으로써 개발자의 삶을 편리하게 만들어 줄 것입니다. AI가 코딩의 미래를 어떻게 변화시킬지, 그리고 이러한 도구들이 개발자들에게 어떤 이점을 제공하는지 살펴보겠습니다. 본론에서는 프로그래머와 개발자들의..

인공지능(AI)의 발전이 우리의 일상과 비즈니스 환경에 막대한 영향을 미치고 있는 가운데, 특히 보안 분야에서의 그 역할과 영향력은 더욱 주목받고 있습니다. 최근 Black Hat 2023에서 열린 패널 토론 'Generative AI: Security Friend or Foe?'에서는 이러한 인공지능이 보안 팀에 미칠 수 있는 긍정적이고 부정적인 영향에 대해 심도 깊은 논의가 이루어졌습니다. 패널에는 Palo Alto Networks의 Josh Zelonis, DeVry University의 Fred Kwong, 그리고 Omdia의 분석가 Curt Franklin이 참여하여, 인공지능이 보안 전문가들의 업무에 어떻게 도움을 줄 수 있는지, 동시에 어떠한 위협을 가할 수 있는지에 대한 다양한 의견을 나누..

머신러닝 성공의 비밀, 데이터 주석의 중요성 우리의 일상과 긴밀히 연결된 인공지능 기술은 이미 많은 산업 분야에서 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 이러한 기술의 발전을 가능하게 하는 핵심 요소 중 하나가 바로 '데이터 주석(Data Annotation)'입니다. 자율주행 자동차부터 건강관리 시스템까지, 다양한 분야에서 활용되는 인공지능 기술의 발전은 양질의 데이터 주석 작업에 의해 뒷받침됩니다. 데이터 주석은 머신러닝 모델이 세상을 이해하고, 정확한 판단을 내리는 데 필수적인 과정입니다. 본 서론에서는 데이터 주석이 왜 중요한지, 그리고 이 과정이 인공지능 기술의 성공에 어떤 기여를 하는지를 탐구합니다. 데이터 주석의 기초부터 시작해 그 방법, 적용 사례, 그리고 이 분야가 직면한 도전과제에 이르기까..